AI検索で成功するための3つのポイント

Tory Brunker

10-13-2025

コーヒー関連のサイトが検索順位で上位に表示されている要因をAIが分析：YouTubeインフルエンサーによる紹介、メディア掲載、顧客レビューが影響

前年比で、AIを活用したショッピングが4,700%、旅行サイトへのAI主導トラフィックが3,500%急増するなど、デジタル検索の環境が急速に進化しています。顧客は今、レコメンデーション、回答、インスピレーションをAIツールに求めています。検索結果に表示されるかどうかが、ブランドの可視性を左右する重要な要素となっています。

今や、すべてのマーケターがAIによって生成された回答の中で、いかに自社ブランドを目立たせるかを競い合う時代となっています。そこでは、エンゲージメントのルールが常に変化しています。今日の課題は、単にプレゼンスを示すだけでなく、可視性と信頼性を確保することにあります。これを実現するには、魅力的なコンテンツを作成するだけでなく、エージェントがコンテンツを効果的に読み取り、解釈できるようにすることに重点を置く必要があります。さらに、新しい状況下での成功の測定方法も進化させなければなりません。

このブログでは、AI検索を最適化するための3つの重要ポイントを説明します。適切なフィードバックとシステムがあれば、AI主導の検索上の課題をチャンスに変え、最も重要なタイミングで顧客とつながることができます。

1. AI検索における可視性のギャップを特定する

強力なプレゼンスを確立するための第一歩は、現在のブランドの立ち位置と不足している点を理解することです。AI検索の可視性の監査から始め、自社のデジタルアセットだけでなく、Web全体でのブランドの参照状況を調べましょう。製品カタログは、AIエンジンが認識しやすい識別子やリッチメディアを含んでおり、詳細に記述されているか、サイトのコンテンツは、FAQからサポート文書まで、適切に構造化され、最新の状態に保たれているか、さらに、専門家フォーラムや信頼できるパブリケーションなど、信頼性の高いサードパーティソースからの引用も獲得しているかなどを確認する必要があります。AIモデルは、こうした外部参照をもとに、どのブランドを回答に表示するかを判断しています。

ブランドが表示されていない場所、または正しく表示されていない場所を特定したら、戦術的に修正を実施します。

2. AIを活用してインサイトを最適化に活かす

エージェント型の時代における最適化は、ただ懸命に作業するのではなく、より賢く効率的に取り組むことです。コンテンツ全体を一度に修正するのではなく、効果が高い部分に絞っての的確な更新が重要です。具体的には、不足している仕様の追加、識別子の修正、権威ある参考文献の更新、さらには価格の見直しなどが挙げられます。重要なのは、AIエージェントがブランドを正しく見つけ、理解し、適切に提示できるよう、すべての変更を計画的に行うことです。

社内の分析と監視作業を直接連携させ、AIが生成する回答に更新内容がどれだけ迅速に反映されるかを確認できるよう、体系的なアプローチを取りましょう。Adobe LLM Optimizerなどのツールを活用して、クロスチャネルの監視モニタリングを自動化し、さらなる最適化の機会を特定し、競合他社との比較・評価を行います。成功した戦術を文書化し、製品ラインに展開します。目標は、AIの最適化を一時的なプロジェクトではなく、業務の一部として取り入れることです。マーケティングリーダーには、無駄な推測に時間を費やすことなく、チームが迅速に行動し、改善を重ね、実証済みの戦略に注力できるよう支援することが求められます。

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3. 継続的なフィードバックループを構築する

メタデータとコンテンツの最適化だけでは、ブランドの継続的な可視性を確保できません。AI検索が進化し続ける中、マーケティングリーダーは、先手を打つために、どの手法で、どの盲点に最初に対処すべきかを正確に理解する必要があります。

手法を素早く特定し、行動に移すには、継続的なフィードバックループが不可欠です。以下の領域に焦点を当てることを検討しましょう。

影響力のある外部の権威（RedditやWikipedia、レビュープラットフォーム、業界標準など）のレジストリを作成し、可視性と評判を追跡して、それらの更新がAI検索結果にどのように波及するかを監視します。変更点を明確に記録し、AIが生成する回答におけるブランドの表示に、それらの変更がどのように影響するかをマッピングすることで、シェアオブボイスが低下している箇所や、重要な引用が見落とされている箇所を明らかにできます。
ガバナンスワークフローを設定し、AI検索に影響を与える可能性のあるすべての変更を調整して、マーケティング、法務、ブランドチーム間で連携できるようにします。このアプローチにより、各修正の影響を評価し、予期せぬ結果を減らすことができます。
経営陣と運用指標を共有して、回答のシェアオブボイス、引用の質、更新時間などを含めることで、ブランドの現状、変更が検索結果に与えた影響、次の投資先について、全員が同じ認識を共有できます。

ブランドがAI検索環境で成功するには、測定を継続的な取り組みとして捉え、可視性、信頼性、競合他社との差別化を最大限に高めるために、アプローチを絶えず改善していく必要があります。

今すぐ行動して未来を切り拓く

AIを活用した検索の時代が到来し、オンライン上の可視性、信頼性、影響力を確保する方法が変わりつつあります。競争力を維持するには、単に追いつくだけでなく、先を見越して行動し、影響を測定するとともに、得られたすべてのインサイトを活用してアプローチを改善することが重要です。再現可能なプロセスを確立し、重要な運用指標を共有し、チーム間で連携することで、ブランドは俊敏性を保ち、新たなチャンスを掴むことができます。

状況が複雑に感じられても、適切なツールがあれば大きな違いを生み出せます。LLM Optimizerは実用的なサポートを提供し、マーケティングチームが煩雑な作業を自動化し、重要な戦略的改善に集中できるよう支援します。これらの変化を積極的に受け入れる先進的なブランドは、持続可能な成長と長期的な影響力を確保できるでしょう。

LLM Optimizerの詳細をご覧いただくか、ガイド付き製品ツアーで機能をご確認ください。

Toryは、Adobe for BusinessのWebマーケティング担当シニアディレクターです。Fortune 250企業でのB2Bマーケティングで20年以上の経験を有するベテランリーダーで、収益と利益率の向上に実績があります。現在、Adobe for BusinessのWebチームを率い、北米、EMEA、APAC地域にまたがるグローバルチームと共に、Webエクスペリエンス、カスタマージャーニー、SEO、Web分析を統括しています。マーケティング、製品、営業の各チームの連携を図り、シームレスなクロスチャネル展開を実現する革新的な戦略と運用計画の立案に専念しています。テクノロジーに情熱を注ぎ、Webサイトとチームの業務のあらゆる面でAIの可能性を理解し活用することに強い関心を持っています。特にAIベースの検索領域に注目し、AI検索エンジンやLLMでの可視性の向上を含め、SEOの実践を進化させています。